Logo Computerhoy.com

Así es como ChatGPT funciona y decide lo que tiene que responder a cada una de tus solicitudes

ChatGPT programación

Getty

Foto del redactor Carolina González ValenzuelaFoto del redactor Carolina González Valenzuela

Redactora de Tecnología

ChatGPT, al igual que otras herramientas de IA, es impulsado por una red neural profunda. Esta se ha entrenado en una vasta cantidad de texto extraído de internet, lo que le permite aprender patrones y reglas del lenguaje. Pero, ¿cómo decide qué decir a continuación cuando interactúas con él?

La inteligencia artificial ha dado lugar a avances revolucionarios en la forma en que se interactúa con la tecnología y se accede a la información de forma muy sencilla.

Sin embargo, seguramente no te has parado a pensar en realmente cómo funciona ChatGPT.

¿Cómo es posible que con una entrada de texto tuya este sea capaz de organizar párrafos y juntas palabras con sentido para ayudarte con tus tareas diarias, hacer un resumen o incluso generar código?

Pues precisamente esto es lo que se explica hoy en el artículo. De una forma simple y muy accesible a todos, aprenderás cómo realmente funciona este chatbot y por qué este también se equivoca en determinadas ocasiones.

ChatGPT: un cerebro de inteligencia artificial en acción

ChatGPT es impulsado por una red neuronal profunda, lo que le permite comprender y generar lenguaje humano de manera sorprendentemente coherente. Cuando le escribes una pregunta o una instrucción a este, esta entrada se procesa en fragmentos más pequeños, como palabras y frases. 

La red neuronal busca patrones y conexiones en estos fragmentos para comprender la estructura y el contexto de la consulta. Luego, el modelo busca en su vasta base de datos interna para encontrar ejemplos de texto y conversaciones que sean similares o relevantes a lo que le has preguntado

Tu creatividad a buen recaudo: cómo proteger tu contenido del plagio de la inteligencia artificial

Este contexto es fundamental, ya que le ayuda a la IA a entender mejor tus intenciones y necesidades, como esos matices que añades de "quiero que lo expliques como un abogado profesional" o "resúmelo en cuatro párrafos".

A continuación, el modelo comienza a generar una respuesta, palabra por palabra. La elección de la primera palabra se basa en la probabilidad de que sea la más adecuada en ese contexto específico, gracias a las conexiones y patrones aprendidos durante su entrenamiento.

Trabajo inteligencia artificial

Simplificando este punto y poniendo un ejemplo, si le preguntas en qué día de la semana te encuentras, una respuesta que incluya de lunes a viernes es más probable que un día del mes, aunque esto no significa que responda correctamente con el día en el que te encuentras.

Comentar que ChatGPT y todo lo que se esconde por detrás trabaja constantemente para garantizar que la respuesta sea coherente y fluida. Evalúa la estructura gramatical de la respuesta en relación con la oración anterior, lo que es crucial para que la respuesta tenga sentido.

A medida que va generando la respuesta, el chatbot realiza una revisión constante para mejorar la coherencia y la calidad del texto. Ajusta palabras o frases para que la respuesta sea más precisa y adecuada.

Por último, la retroalimentación del usuario, es decir, ese proceso en el que una vez que ha dado su respuesta, tú le vas dando matices para que esta se perfeccione o se ajuste aún más a lo que deseas, puede influir en las decisiones de la IA. Si un usuario corrige o especifica su solicitud, el modelo ajustará su respuesta en consecuencia.

Peligro de la desinformación y 'fake news': el nuevo riesgo de las IA como ChatGPT o Bard

ChatGPT también puede equivocarse

Teniendo en cuenta todo lo explicado, en la creación de una respuesta a una pregunta o apunte que le solicitas a este chatbot, este irá construyendo una respuesta, palabra por palabra, con probabilidades y, por lo tanto, esto puede dar a error. 

Este es su gran punto a mejorar, pero, si bien es cierto, que puede dar información falsa debido a un contenido erróneo con el que ha sido entrenado, sus respuestas incorrectas no se deben en su totalidad a este aspecto.

Actúa bien a la hora de encajar el lenguaje, que ya es todo un logro, pero no cuenta con un contexto de lo que es la realidad o los hechos y por eso cuando le preguntas algo, existen una mínima posibilidad de fallar. La base es que estos modelos no están desarrollados para dar datos, sino para generar lenguaje.

Foto del redactor Carolina González ValenzuelaFoto del redactor Carolina González Valenzuela

Redactora de Tecnología

Redactora de Tecnología, especializada en inteligencia artificial y ciberseguridad.

Conoce cómo trabajamos en Computerhoy.